T t c nh ng câu tr l i h p l đ c đ a vào ph n m m SPSS phiên b n 20.0 . Ch ng trình s ch y ra nh ng b c sau đây:
B c 1: Phân tích th ng kê mô t
Ph ng pháp th ng kê mô t giúp ta ki m tra và phát hi n d li u không đ ng nh t vì l i. H n n a, th ng kê mô t mang đ n m t cái nhìn khái quát v đ c tr ng c a m u.
B c 2: Ki m đ nh đ tin c y – Cronbach’ Alpha
Theo nh Hair et al (2006), phân tích đ tin c y đ c s d ng đ đo l ng đ đ ng nh t c a các bi n và đ c làm sáng t b i h s Cronbach’ Alpha. Giá tr c a h s Cronbach’ Alpha càng cao thì đ đ ng nh t càng cao. N u giá tr l n h n 0.95 s cho ta th y s khác bi tquá nh trong thang đo c a các bi n, đi u này có ngh a đ̃ có vi c d th a (Hair et al, 2006).
B c 3: Phân tích nhân t
Theo nh Hair et al (2006), phân tích nhân t đ c s d ng đ xác đ nh đ c c u trúc ng m trong s các bi n quan sát. Phân tích nhân t mang đ n s l ng các nhân t c n thi t đ miêu t d li u. Trong bài nghiên c u này, phân tích nhân t đ c đi u ch nh d i các tiêu chí sau:
Ph ng pháp thành ph n chính và s luân chuy n Varimax Rotation. Xác đnh nhân t đ c gi l i khi giá tr Eigen c a nó l n h n 1. Tr ng s t ng các nhân t chính ph i t 50% tr lên.
H s t i nhân t ph i t 0.5 tr lên
Barlett’s Test of Spericity: KMO là m t ch tiêu đ xem xét s thích h p c a nhân t khám phám, n u 0.5≤KMO≤1 thì phân tích nhân t là thích h p; ki m đ nh Bartlett xem xét gi thuy t Ho: đ t ng quan gi a các bi n s quan sát b ng 0. N u ki m đ nh này có ý ngh a th ng kê (sig<0.05) thì các bi n có liên quan v i nhau trong t ng th .
B c 4: i u ch nh mô hình
D a trên phân tích nhân t , nhóm nhân t m i đ c hình thành. Vì v y, tác gi s đ i tên l i các nhân t , và mô hình nghiên c u ban đ u s đ c đi u ch nh.
H s t ng quan Pearson đ c s d ng đ ph n ánh m c đ t ng quan tuy n tính gi a bi n ph thu c và nh ng bi n đ c l p. M t t ng quan đ c xác đ nh là tuy n tính cho phép ch y phân tích h i quy tuy n tính b c ti p theo.
B c 6: Phân tích h i quy đa bi n
Phân tích h i quy đ c s d ng đ gi i thích m i quan h gi a bi n ph thu c và các bi n đ c l p. Trong nghiên c u, có s t ng quan tuy n tính gi a bi n ph thu c và nhi u h n 2 bi n đ c l p, m i quan h này s đ c gi i thích b i công th c: Y = Bo + BnXn
B c 7: Ki m đnh l i
Annova đ c s d ng đ ki m tra l i giá tr c a mô hình v i m u. H n th n a, y u t l m phát ph ng sai(VIF) và dung sai đ c áp d ng đ ch c r ng không có hi n t ng đa c ng tuy n.